Vous aurez besoin de transformations de données si votre entreprise poursuit les usages analytiques suivants.

Reporting, BI et visualisations

Les usages les plus courantes des données sont le reporting interne, la business intelligence et les visualisations. Les rapports réguliers permettent de suivre les performances de l’entreprise dans le temps, tandis que les rapports ponctuels nous aident à répondre à des questions critiques mais occasionnelles. Dans les deux cas, les transformations sont essentielles car elles aident à manipuler les données dans des modèles qui représentent des indicateurs clés. Pour systématiser cette étape de l’analyse, il faut une solution de transformation qui économise le code, vous permette de programmer des exécutions et garantisse que vos tableaux de bord sont toujours à jour.

Traiter les « Big Data »

L’expression « Big Data » est pour le moins ambiguë, mais certaines entreprises disposent vraiment de Big Data. Une entreprise moyenne utilise 88 applications qui génèrent des centaines de téraoctets de données. Les transformations peuvent être utilisées pour échantillonner et trier les ensembles de données selon les besoins, ce qui permet aux requêtes d’être plus rapides, plus performantes et plus rentables.

Analyses avancées

Une source unique de données peut être utile mais ne permet pas de brosser un tableau complet. Pour mesurer l’efficacité d’une campagne publicitaire, on doit aujourd’hui combiner des données provenant de diverses sources telles que LinkedIn, Facebook, Google, Twitter, etc. En combinant les données de cette manière, les performances globales de la campagne sont mesurées, et les performances de chaque plateforme peuvent être comparées et opposées.

Certaines données ont besoin d’être transformées.

Données globales

Les unités commerciales régionales qui alimentent une entreprise mondiale collectent des données localisées dans un fuseau horaire et une devise locale. Pour que ces données puissent être utilisées dans un rapport mondial, tel que le rapport annuel mondial, elles doivent être représentées dans une unité universelle.

Suppression des informations d’identification personnelle (PII)

De nombreuses entreprises choisissent de charger toutes leurs données brutes dans leur Data Warehouse. Mais que se passe-t-il si vous chargez des PII dans votre Data Warehouse, où les données anonymes doivent être stockées ? Exécutez des transformations pour supprimer les colonnes de DPI afin de vous assurer que vos données sont conformes.

Données non qualifiées

Les données qui comportent beaucoup de doublons, d’incohérences, de valeurs manquantes ou nulles peuvent induire en erreur les équipes Analytics. En transformant les données, par exemple en les dupliquant ou en supprimant les enregistrements nuls, les équipes Data peuvent gagner en confiance quant à la fiabilité de ces données.

Enrichissement des données

Certaines données sont tout simplement meilleures ensemble. Pour enrichir les données d’entreprise avec d’autres ensembles de données tiers, les entreprises doivent combiner ces ensembles. Ce faisant, elles peuvent créer des vues à 360° du client.

Cultures axées sur les données et besoins métiers

La transformation des données est de plus en plus importante et sa valeur augmente au sein des capacités du Modern Data Stack. Mais les méthodes de transformation traditionnelles ne sont pas à la hauteur dans le monde du cloud computing et de la complexité des données. Certains indicateurs culturels et d’équipe suggèrent qu’il est temps d’adopter une méthode de transformation pour l’entreprise moderne.

Vous savez à quel point vos données sont précieuses. Vous investissez dans les systèmes sources qui les produisent, dans une infrastructure en cloud pour les stocker et les sécuriser, et dans des outils pour les déplacer vers le cloud. Si vous êtes confronté à des problèmes de latence des données, de cohérence ou de fiabilité médiocre, ou de données inaccessibles, il est temps d’envisager une solution moderne de transformation des données pour votre entreprise.